社交媒体和大数据将如何释放我们的知识

随着这一发展--随着世界变得越来越社会化--那些比同龄人更了解正在发生的事情的人将获得竞争优势，他们可以将竞争优势与他们的商业成果和其他有用的追求直接联系起来。长期以来，社交网络和企业社交软件一直受到两种因素的驱动：用户与共享信息之间的联系。

就像Facebook一样，通过分析人们如何行为来实现个性化和更好的用户体验，同样的现象发生在企业2.0方面，最近以JiveSoftware的上个月收购近端实验室为例。

虽然在社交环境中深入了解和语境互动是什么新鲜事，但这样做的挑战一直在推动现有技术的界限。跨社会商业频谱的组织----消费者和工作场所----现在才开始了解大量的智能，这些信息可以通过在参与社交媒体的人之间的开放式对话中寻找数百万对话来获得。尽管有一些有趣的隐私、法律和监管问题，即使是在内部社交网络中，也不可能由于其潜在价值而延迟越来越多地采用这种能力。

在较短的时间内，分析和挖掘社交网络中的数据的能力使得能够插入社交媒体网络并利用他们内部的知识的一系列有趣和有用的应用。然而，做得很好，已经证明是不平凡的，例如制作非常大和不透明的内容类型的分析感觉，例如高清晰度视频，或者感测成千上万非结构化自然语言消息之间的连接。这些技术中的每一个都要求能够以在快速上升的指数窗口内有效的方式处理庞大规模、复杂性、速度和计算需求的技术。从这个角度来看，您可以开始看到传统方法对大数据的挑战，在大的几何增长下，这往往很快就会崩溃。

也许更重要的是，在讨论大数据的地方，人们之间的社交媒体互动的关键是它留下了知识，让其他人找到并重新使用。这可以是开始对话的原始内容或随后的评论、讨论、评级、排名、重发等。之后，这些对话将保留在网络上，通常用于数字永恒，并形成一个宝贵的社会、文化和商业的历史和知识宝库，带回生命，分享，从无限中吸取。当然，其中一些不是本身有价值的（对社交媒体的信噪比有很大的影响）。此外，寻找一个人在浩瀚的海洋中寻找什么是一项艰巨的任务。因此，将小麦与谷壳分离是一个大数据，而分析也是可能的。

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但更深的问题并不仅仅是在银河的社交媒体中找到宝贵的掘金。相反，它知道你能够知道什么，或者甚至有可能知道社交媒体成为主要的通信形式（也许现在是主要的形式）。)去年，在碎片整理的时候，我说这是能够在Haystack中找到一个特定的针的区别，而不是辨别Haystack本身的形状的能力。社会分析正是为了帮助我们意识到我们的活动流和社会新闻的源源不断的流动。

虽然社交网络很快会包含人类的沟通和互动的可见和，但衍生出越来越被称为社会商业情报的挑战是两个方面的挑战。首先，大数据与以前的方法分开，因为它采用了新的思维方式来思考真实的海量数据的捕获、存储和处理，精确是当今社交媒体生态系统发出的那种。这包括支持技术，通常从新兴的技术（如数据挖掘网格或MapReduce基础架构）开始（请参见我对一个示例、Hadoop、此处的探索）以及在设计中通常令人惊讶的非确定性和非线性的软件体系结构。有关快速示例，请参阅本关于LinkedIn对社交网络中数据规模的挑战和反直觉解决方案的讨论。实际上，这意味着，在大多数组织今天处理数据方面存在着明显的世代和技术分歧，以及他们将来需要做的非常不同的事情。

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第二个问题可追溯到"您管理的是您所测量的内容。"在社交媒体的大数据世界中的古老格言，这意味着他们分析了你所知道的要分析的内容。然而，我经常从社交媒体的业务用户那里听到的事情之一是，他们会喜欢"现货趋势"、"知道在发生什么事之前会发生什么事"、"开始谈话，看看它在哪儿。"情绪分析、知识挖掘、聚合对话成为趋势，当您知道您正在寻找什么（并且您拥有能够具备的技术）时，这些都是可能的。)它也有帮助--如果你使用的工具足够聪明，足以告诉你要知道什么，但是你不知道要问什么。

现在，大数据仍然是技术和技术的一个专门的利基，在处理和理解大量数据时，这些技术和技术从根本上做出了新的假设。虽然消费者社交网络在他们为自己构建的定制平台中使用了长的数据技术，但是企业社交网络现在正从道路起步以赶上。大数据现在正在进入主流IT领域。随着这个发展，随着世界继续成为越来越多的社会竞争优势，人们会了解那些比同龄人更好地发生的事情，并可以直接将其与他们的业务成果和其他有用的追求联系起来。

然而，现在，在这里，社交媒体和大数据的不断增长的交集很可能导致：

对于另一个很好的指标，大数据代表了IT中的下一件大事之一，我敦促您阅读MarkGomes概述，在大数据空间寻找最新的M&A活动。同时，从事商业社交媒体的人的战略路线图现在应该包括大数据和社会商业情报，作为收获全ROI的关键组成部分。

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